K-means的目标就是最小化每个数据点到其所属聚类中心点的距离之和。**这个函数的目标是优化每个数据点到其所属聚类中心点的距离之和。通过最小化这个距离之和，K-means算法旨在找到最佳的聚类划分方式。
基于以上问题,该文章提出一种分层设计空间动态缩减方法(HSRM),它结合了自组织映射(SOM)和K-means聚类两种技术。可以把SOM想象成一种能把复杂数据变简单的“魔法地图”,它能把很多的数据点,变成容易看懂的图案,而K-means聚类就像是在地图...
专利摘要显示，本发明公开了一种基于优化K‑means聚类算法的工业园区负荷分析方法，首先，收集工业园区电力负荷数据，包括设备总用电量、分时用电量、用电峰值、设备能耗等内部数据和天气数据、电价市场信息、政策法规等外部数据后，对其统一进行标准化处理，包括对数据的清洗和归一化处理，针对数据中出现的缺值、错误问...
本文介绍了一种创新的麻雀算法，该算法结合了K-Means聚类，旨在解决图像分割问题。麻雀算法的稳健性和避免局部最优化的能力得以充分利用，从而动态地确定了聚类的数量和中心。这一改进克服了K-Means聚类中初始点选择的不稳定性，使得图像分割处理更为有效。实验证明，该算法在实际应用中表现出色。2 仿真代码 %%% 麻雀...
针对这些问题,本文提出了一种将K-means聚类法与区域生长法结合的点云优化快速分割算法。首先,对点云进行K-means聚类获取对象基元并计算质心点,判断各对象基元质心点是否满足角度和高差阈值,实现基于对象基元质心点的点云滤波;然后,遍历地...